論文の概要: ChatCFD: an End-to-End CFD Agent with Domain-specific Structured Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02019v1
• Date: Wed, 28 May 2025 08:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.786179
• Title: ChatCFD: an End-to-End CFD Agent with Domain-specific Structured Thinking
• Title（参考訳）: ChatCFD:ドメイン固有の構造化思考を備えたエンドツーエンドCFDエージェント
• Authors: E Fan, Weizong Wang, Tianhan Zhang,
• Abstract要約: ChatCFDはOpenFOAMフレームワーク内で大きな言語モデル駆動のCFDパイプラインを自動化する。 ユーザは、自然言語プロンプトや出版文献から、最小限の専門知識で複雑なシミュレーションを設定および実行することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational Fluid Dynamics (CFD) is essential for scientific and engineering advancements but is limited by operational complexity and the need for extensive expertise. This paper presents ChatCFD, a large language model-driven pipeline that automates CFD workflows within the OpenFOAM framework. It enables users to configure and execute complex simulations from natural language prompts or published literature with minimal expertise. The innovation is its structured approach to database construction, configuration validation, and error reflection, integrating CFD and OpenFOAM knowledge with general language models to improve accuracy and adaptability. Validation shows ChatCFD can autonomously reproduce published CFD results, handling complex, unseen configurations beyond basic examples, a task challenging for general language models.
• Abstract（参考訳）: 計算流体力学(CFD、Computational Fluid Dynamics)は、科学と工学の進歩に不可欠であるが、運用上の複雑さと広範な専門知識の必要性によって制限されている。 本稿では,OpenFOAMフレームワーク内でCFDワークフローを自動化する大規模言語モデル駆動パイプラインChatCFDを提案する。 ユーザは、自然言語プロンプトや出版文献から、最小限の専門知識で複雑なシミュレーションを設定および実行することができる。 この革新は、データベースの構築、構成検証、エラーリフレクションに対する構造化されたアプローチであり、CFDとOpenFOAMの知識を汎用言語モデルに統合し、正確性と適応性を向上させる。 検証は、ChatCFDが公表されたCFD結果を自律的に再現できることを示し、基本的な例を越えて、複雑で見えない構成を扱う。

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